Likert equidistante como suma ponderada de categorías de respuesta

Introducción: La suma de puntajes de elementos de Likert puede no ser significativa ya que no se cumple la propiedad de equidistancia. Esto implica que el cálculo de la media, la desviación estándar, la correlación, la regresión y el alfa de Cronbach utilizando la suma de las varianzas de los elemen...

Full description

Autores:: Chakrabartty , Satyendra Nath

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2022

Institución:: Corporación Universidad de la Costa

Repositorio:: REDICUC - Repositorio CUC

Idioma:: spa

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description	Introducción: La suma de puntajes de elementos de Likert puede no ser significativa ya que no se cumple la propiedad de equidistancia. Esto implica que el cálculo de la media, la desviación estándar, la correlación, la regresión y el alfa de Cronbach utilizando la suma de las varianzas de los elementos y la varianza de la prueba podría ser problemático. Objetivo: Evitar la limitación de las puntuaciones de Likert sumativas transformando las puntuaciones de los ítems sin procesar en puntuaciones monotónicas continuas que satisfagan la propiedad equidistante y evalúen los métodos con respecto a las propiedades deseadas y prueben la normalidad de las puntuaciones de las pruebas transformadas. Metodología: El documento metodológico proporciona tres métodos para transformar puntajes discretos y ordinales de ítems en puntajes continuos por suma ponderada donde los pesos consideran frecuencias de diferentes categorías de respuesta de diferentes ítems y generan datos continuos que satisfacen propiedades equidistantes y monótonas. Resultados y discusión: Todos los métodos propuestos evitaron las principales limitaciones de las puntuaciones de Likert sumativas, generando datos continuos que satisfacen las propiedades equidistantes y monótonas. El método basado en frecuencias de categorías de respuesta para diferentes ítems (Método 3) pasó la prueba de normalidad a diferencia del Método 1 y el Método 2. Las puntuaciones transformadas normalmente distribuidas en el Método 3 facilitan la realización de análisis bajo una configuración paramétrica. Conclusiones: Los métodos propuestos que tienen altas correlaciones con las puntuaciones de Likert sumativas, conservan una estructura factorial similar y brindan reconciliación al debate sobre la naturaleza ordinal frente a la de intervalo de los datos generados a partir de un cuestionario de Likert. Teniendo en cuenta las ventajas teóricas, se recomienda el Método 3 para puntuar elementos de Likert principalmente debido a la distribución normal de las puntuaciones individuales que facilita la significatividad de las operaciones y para realizar análisis estadísticos paramétricos.
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Metodología: El documento metodológico proporciona tres métodos para transformar puntajes discretos y ordinales de ítems en puntajes continuos por suma ponderada donde los pesos consideran frecuencias de diferentes categorías de respuesta de diferentes ítems y generan datos continuos que satisfacen propiedades equidistantes y monótonas. Resultados y discusión: Todos los métodos propuestos evitaron las principales limitaciones de las puntuaciones de Likert sumativas, generando datos continuos que satisfacen las propiedades equidistantes y monótonas. El método basado en frecuencias de categorías de respuesta para diferentes ítems (Método 3) pasó la prueba de normalidad a diferencia del Método 1 y el Método 2. Las puntuaciones transformadas normalmente distribuidas en el Método 3 facilitan la realización de análisis bajo una configuración paramétrica. Conclusiones: Los métodos propuestos que tienen altas correlaciones con las puntuaciones de Likert sumativas, conservan una estructura factorial similar y brindan reconciliación al debate sobre la naturaleza ordinal frente a la de intervalo de los datos generados a partir de un cuestionario de Likert. Teniendo en cuenta las ventajas teóricas, se recomienda el Método 3 para puntuar elementos de Likert principalmente debido a la distribución normal de las puntuaciones individuales que facilita la significatividad de las operaciones y para realizar análisis estadísticos paramétricos.Introduction: Addition of scores of Likert items may not be meaningful since equidistant property is not satisfied. This implies computation of mean, standard deviation, correlation, regression and Cronbach alpha using sum of item variances and test variance could be problematic. Objective: Avoiding limitation of summative Likert scores by transforming raw item scores to continuous monotonic scores satisfying equidistant property and evaluate the methods with respect to desired properties and testing normality of transformed test scores. Methodology: The methodological paper gives three methods of transforming discrete, ordinal item scores to continuous scores by weighted sum where weights consider frequencies of different response-categories of different items and generate continuous data satisfying equidistant and monotonic properties. Results and discussions: All the proposed methods avoided major limitations of summative Likert scores, generates continuous data satisfying equidistant and monotonic properties. The method based on frequencies of response-categories for different items (Method 3) passed the normality test unlike the Method 1 and Method 2. Normally distributed transformed scores in Method 3 facilitate undertaking analysis under parametric set up. Conclusions: Proposed methods having high correlations with summative Likert scores, retained similar factor structure and provides reconciliation to the debate on ordinal vs. interval nature of data generated from a Likert questionnaire. Considering the theoretical advantages, the Method 3 is recommended for scoring Likert items primarily due to Normal distribution of individual scores facilitating meaningfulness of operations and to undertake parametric statistical analysis.application/pdftext/htmltext/xmlspaUniversidad de la CostaCULTURA EDUCACIÓN Y SOCIEDAD - 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/culturaeducacionysociedad/article/view/3915Ítems tipo LikertSuma ponderadaMonotónicoEquidistanteDistribución normalLikert itemsWeighted sumMonotonicEquidistantNormal distributionLikert equidistante como suma ponderada de categorías de respuestaEquidistant Likert as weighted sum of Response CategoriesArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Cultura Educación SociedadArvidsson, R. (2019). On the use of ordinal scoring scales in social life cycle assessment. The International Journal of Life Cycle Assessment, 24(3), 604–606. https://doi.org/10.1007/s11367-018-1557-2Barua, A. (2013). Methods for Decision–making in Survey Questionnaires Based on Likert Scale. Journal of Asian Scientific Research, 3(1), 35–38. https://archive.aessweb.com/index.php/5003/article/view/3446Bürkner, P.C. & Vuorre, M. (2019). Ordinal Regression Models in Psychology: A Tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 2(1), 77–101. https://doi.org/10.1177/2515245918823199Carifio, J. & Perla, R. (2007). Ten Common Misunderstandings, Misconceptions, Persistent Myths and Urban Legends about Likert Scales and Likert Response Formats and their Antidotes. Journal of Social Sciences, 3, 106–116. http://dx.doi.org/10.3844/jssp.2007.106.116Chakrabartty, S. N. (2021). Optimum number of Response Categories. 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Additive conjoint measurement and the resistance toward falsifiability in psychology. Frontiers in Psychology, 4(1), 1–4. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00246Huiping, W. & Leung, S-O. (2017). Can Likert Scales be Treated as Interval Scales?—A Simulation Study. Journal of Social Service Research, 43(4), 527–532. https://doi.org/10.1080/01488376.2017.1329775Jamieson, S. (2005, Aug. 11). Likert scale. Encyclopedia Britannica. https://www.britannica.com/topic/Likert-ScaleKuzon, W. M., Urbanchek, M. G. & McCabe, S. (1996). The seven deadly sins of statistical analysis. Annals of Plastic Surgery, 37, 265–272. https://doi.org/10.1097/00000637-199609000-00006Lee, J. A. & Soutar, G. N. (2010). Is Schwartz’s value survey an interval scale, and does it really matter? Journal of Cross-Cultural Psychology, 41(1), 76–86. https://doi.Org/10.1177/0022022109348920Lim, H.-E. (2008). The use of different happiness rating scales: bias and comparison problem? 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Likert equidistante como suma ponderada de categorías de respuesta

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